【摘 要】
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为了解决嵌入式手势识别系统的速度慢和功耗高的问题,提出基于深度学习处理单元(deep-learning processor unit,DPU)的手势识别系统设计方法。通过把DPU部署于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)器件,再调用ResNet-50网络对手势图片进行识别,设计并实现了一套低功耗的手势识别系统。实验结果表明,系统在工作频率为150
【机 构】
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北京工业大学信息学部,北京工业大学樊恭烋荣誉学院
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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航空科学基金资助项目(2018ZC15003)。
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为了解决嵌入式手势识别系统的速度慢和功耗高的问题,提出基于深度学习处理单元(deep-learning processor unit,DPU)的手势识别系统设计方法。通过把DPU部署于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)器件,再调用ResNet-50网络对手势图片进行识别,设计并实现了一套低功耗的手势识别系统。实验结果表明,系统在工作频率为150 MHz时识别准确率为97.7%,运行速率可以达到129 GOPS,其能效比为26.3 GOPS/W,优
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